Evaluasi Kinerja SVM dan Logistic Regression pada Data Multiclass dalam Analisis Sentimen Film Dirty Vote dengan Metode Pelabelan Lexicon Based - Sintawati, Andini; Amalya, Farida; Hidayat, Ahmad; Supyan, Nur Muhammad (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Pada 11 Februari 2024, saluran Youtube Dirty Vote dan PSHK Indonesia merilis film berjudul Dirty Vote yang menuai perdebatan masyarakat. Dalam rangka mengetahui sentimen masyarakat, dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan metode untuk mengkategorikan sentimen dengan melibatkan Natural Language Processing (NLP) dan algoritma machine learning, seperti Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression. Penelitian sebelumnya telah membandingkan kedua algoritma tersebut dalam melakukan analisis sentimen pada dua atau tiga kategori. Namun, pada penelitian tiga kategori SVM hanya dilatih dan diuji dengan kernel RBF. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk membandingkan nilai akurasi model SVM dan Logistic Regression dalam mengklasifikasikan sentimen film Dirty Vote. SVM dilatih dan diuji menggunakan tiga kernel, yaitu Polynomial, RBF, dan Sigmoid. Penelitian ini menggunakan tahapan-tahapan NLP dengan menggunakan data sebanyak 3.500 yang berasal dari proses scraping film Dirty Vote. Data digolongkan menjadi tiga kategori, yaitu sentimen negatif sebesar 36,31%, sentimen positif sebesar 31,95%, dan sentimen netral sebesar 31,74%. Data tersebut dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 90:10, 80:20, 70:30. Dari penelitian ini, diperoleh hasil rata-rata akurasi untuk ketiga kernel SVM dan Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukan nilai akurasi tertinggi diperoleh oleh algoritma SVM dengan kernel RBF sebesar 77%, diikuti oleh Logistic Regression sebesar 76%, kernel Sigmoid sebesar 75%, dan kernel Polynomial sebesar 65%.